Ceruloplasmin-derived peptide is the strongest regulator of oxidative stress and leukotriene synthesis in neutrophils
Notice bibliographique
Résumé
Ceruloplasmin, an acute-phase protein, can affect the activity of leukocytes through its various enzymatic activities and protein-protein interactions (with lactoferrin, myeloperoxidase, eosinophil peroxidase, serprocidins, and 5-lipoxygenase (5-LOX), among others). However, the molecular mechanisms of ceruloplasmin activity are not clearly understood. In this study, we tested the ability of two synthetic peptides, RPYLKVFNPR (883-892) (P1) and RRPYLKVFNPRR (882-893) (P2), corresponding to the indicated fragments of the ceruloplasmin sequence, to affect neutrophil activation. Leukotriene (LT) B4 is the primary eicosanoid product of polymorphonuclear leukocytes (PMNLs, neutrophils). We studied leukotriene synthesis in PMNLs upon interaction with Salmonella enterica serovar Typhimurium. Priming of neutrophils with phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA) elicited the strong regulatory function of P2 peptide as a superoxide formation inducer and leukotriene synthesis inhibitor. Ceruloplasmin-derived P2 peptide appeared to be a strong inhibitor of 5-LOX product synthesis under conditions of oxidative stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».